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2 MIMO系统容量及天线选择算法
现有天线选择算法多数都是基于接收端，例如最优（穷举）算法、递增算法、递减算法等。最优算法所能获得的系统容量最大，但缺点也不容忽视。假设从N,根天线中选出Lt根，贝。需要计算的组合数为
，这个计算量是相当庞大的。因此有人提出了次优算法—递增或递减算法，其性能都非常接近最优算法且大大降低了计算量。本文所述就是一种基于递增思想的发射天线选择算法，旨在获得较大系统容量的同时提高系统可靠性。信道的香农容量可表示为：
其中H表示Nrx Nt维信道矩阵，（·）h表示共扼转置。
3发射天线选择算法
传输信道的相关性对系统容量有一定的影响四，为更准确地阐述本文算法的理论优势，进一步假设系统没有发射相关。本算法的具体思想为：每次选择一根天线直到从发送端选择出性能最好的Lt根与射频链路匹配，则第k次选择后系统容量可表示为：
4仿真结果分析
为方便分析，将未做天线选择时的系统性能曲线加入对比。假设在Lt=Lr=4固定不变、Nt=8 , Nr=4的情况下进行仿真，图2和图3为三种算法的性能曲线图。随机生成10 000次复高斯矩阵样值，每一矩阵元素都服从均值为0、方差为1的分布。可见本文算法的性能非常接近最优算法，特别是在低信噪比时可取代最优算法。该算法的系统性能要优于基于最大范数算法的性能，且信噪比越高优势越明显；与不做任何选择的情况相比，本文算法极大地提高了系统性能。
